EasyOpt es una herramienta de toma de decisiones basada en web para facilitar el uso de modelos basados en datos y mejorar los indicadores clave de rendimiento (energía, uso de recursos, calidad, producción) en procesos industriales mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático. En el procedimiento de creación de casos de uso es necesaria una fase previa de análisis de viabilidad. Esta fase consiste en la creación de modelos de procesos basados en datos históricos. Los modelos basados en datos formarán parte del optimizador en la configuración que se realizará una vez finalizada esta fase. La optimización de los procesos industriales debería ser una tarea de los expertos en procesos industriales. Pero la complejidad de los procesos ha requerido la ayuda de técnicas matemáticas capaces de gestionar enormes cantidades de datos que extraigan las relaciones intrínsecas y claves que se esconden en esos datos. Asimismo, la complejidad de estas técnicas matemáticas ha requerido la participación de ingenieros de análisis de datos para ayudar a los ingenieros de procesos industriales. Han trabajado juntos para desentrañar las claves de los procesos industriales ocultas en los datos, pero este trabajo complementario no siempre es eficiente. Al final, la situación ideal requeriría sólo expertos en procesos industriales, por lo que la pregunta a enfrentar sería: ¿existe algún enfoque para proporcionar a los expertos en procesos industriales las herramientas necesarias para optimizar su proceso? EasyOpt de Tecnalia es la respuesta a esa pregunta. El principal objetivo de este SW es proporcionar al personal industrial una herramienta amigable capaz de prescribir puntos de ajuste óptimos de parámetros de control de procesos que les ayudarán a tomar mejores decisiones para la optimización de sus procesos industriales.
Digitalización y Conectividad
Maialen Murua